論文の概要: Urban precipitation downscaling using deep learning: a smart city
application over Austin, Texas, USA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06848v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 12:42:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-18 16:59:13.229453
- Title: Urban precipitation downscaling using deep learning: a smart city
application over Austin, Texas, USA
- Title（参考訳）: 深層学習による都市降水量のスケールダウン - 米国テキサス州オースティンにおけるスマートシティ・アプリケーション
- Authors: Manmeet Singh, Nachiketa Acharya, Sajad Jamshidi, Junfeng Jiao,
Zong-Liang Yang, Marc Coudert, Zach Baumer and Dev Niyogi
- Abstract要約: 都市ダウンスケーリングは、粗い気候情報から都市規模の評価に知識を移すためのリンクである。
粗い(10km)衛星ベース(JAXA GsMAP)からの高分解能格子状降水物(300m)の開発について述べる。
この結果は,高解像度格子状降雨都市データセットの開発やスマートシティの今後の計画に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11726720776908518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Urban downscaling is a link to transfer the knowledge from coarser climate
information to city scale assessments. These high-resolution assessments need
multiyear climatology of past data and future projections, which are complex
and computationally expensive to generate using traditional numerical weather
prediction models. The city of Austin, Texas, USA has seen tremendous growth in
the past decade. Systematic planning for the future requires the availability
of fine resolution city-scale datasets. In this study, we demonstrate a novel
approach generating a general purpose operator using deep learning to perform
urban downscaling. The algorithm employs an iterative super-resolution
convolutional neural network (Iterative SRCNN) over the city of Austin, Texas,
USA. We show the development of a high-resolution gridded precipitation product
(300 m) from a coarse (10 km) satellite-based product (JAXA GsMAP). High
resolution gridded datasets of precipitation offer insights into the spatial
distribution of heavy to low precipitation events in the past. The algorithm
shows improvement in the mean peak-signal-to-noise-ratio and mutual information
to generate high resolution gridded product of size 300 m X 300 m relative to
the cubic interpolation baseline. Our results have implications for developing
high-resolution gridded-precipitation urban datasets and the future planning of
smart cities for other cities and other climatic variables.
- Abstract（参考訳）: 都市ダウンスケーリングは、粗い気候情報から都市規模の評価に知識を移すためのリンクである。
これらの高分解能評価には過去のデータと将来の予測の多年気候学が必要であり、従来の数値気象予測モデルを用いて生成するのは複雑で計算コストが高い。
米国テキサス州オースチン市は、過去10年で驚異的な成長を遂げています。
将来の体系的な計画には、詳細な都市規模のデータセットが必要である。
本研究では,深層学習を用いて都市ダウンスケーリングを行う汎用運用者を生成する新しい手法を提案する。
このアルゴリズムはテキサス州オースティン市に反復的超解像畳み込みニューラルネットワーク(Iterative SRCNN)を採用している。
粗い (10 km) 衛星ベースの製品 (jaxa gsmap) から, 高分解能の格子状降水生成物 (300 m) の開発を行った。
降水の高解像度グリッド化データセットは、過去の重雨から低降雨の空間分布に関する洞察を提供する。
このアルゴリズムは,立方体補間ベースラインに対して300m×300mの大きさの高分解能グリッド製品を生成するために,平均ピーク信号比と相互情報の改善を示す。
以上の結果は,高分解能グリッド予測都市データセットの開発や,他の都市や気候変数のためのスマートシティの将来計画に寄与する。
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